SISTEM KLASIFIKASI LEVEL KERUSAKAN PADA BETON BERDASARKAN FITUR TEKSTUR DAN BENTUK BERBASIS MULTILAYER PERCEPTON

Kerusakan pada bangunan sering kali tidak terlihat secara langsung oleh manusia. Mungkin saja kerusakan besar yang terjadi pada suatu bangunan dapat dengan mudah diidentifikasi dengan mata telanjang dalam sekejap. Namun hal ini tidak sama ketika kerusakan kecil muncul. Kerusakan kecil seperti keretakan kecil pada bangunan akibat guncangan atau hal lainnya dalam jumlah yang sedikit mungkin saja tidak memberikan pengaruh yang cukup signifikan. Namun dalam jumlah yang banyak dapat memberikan akibat yang fatal seperti kerusakan berupa lubang sampai dapat menyebabkan kerubuhan bangunan itu sendiri. Penelitian ini mengklasifikasikan kerusakan pada beton menggunakan fitur tekstur berbasis multiplayer perception. Tujuan dari penelitian ini yaitu Memberikan pengetahuan akan proses ekstraksi fitur kerapuhan beton pada bangunan dengan menggunakan algoritma Hu Moment dan Gradient Level Coocurence Matrix dan Memberikan pengetahuan akan proses klasifikasi level kerapuhan beton pada bangunan menggunakan fitur dengan menggunakan algoritma Multilayer Percepton. Hasil akurasi terbaik didapatkan oleh ekstraksi fitur Grey Level Coocurence Matrix yang berada pada hidden note 15 run ke-7 dengan nilai akurasi training sebesar 89.2%, validasi sebesar 88.2%, dan testing sebesar 88.2% dimana hasil rata-rata yang didapatkan adalah sebesar 89.1% sedangkan untuk hasil akurasi terbaik yang didapatkan menggunakan ekstraksi fitur Hu Moment terdapat pada hidden note 15 run ke-4 dengan nilai akurasi training sebesar 52.2%, validasi sebesar 55.8%, dan testing sebesar 52.9% dimana rata-rata akurasi yang didapatkan adalah sebesar 52.5%.